数据处理方法、装置及计算设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113688854A(43)申请公布日2021.11.23(21)申请号202010426305.4(22)申请日2020.05.19(71)申请人阿里巴巴集团控股有限公司地址英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱(72)发明人周益锋(74)专利代理机构北京太合九思知识产权代理有限公司11610代理人曹威刘戈(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G16H50/20(2018.01)权利要求书6页说明书20页附图4页(54)发明名称数据处理方法、装置及计算设备(57)摘要本申请实施例提供一种数据处理方法、装置及计算设备。其中，所述方法包括：获取目标用户的医疗数据；基于所述医疗数据，利用分类预测模型预测所述目标用户所属目标诊断分组类别；其中，所述分类预测模型利用样本用户对应的医疗样本数据及所属诊断分组类别预先训练获得。本申请实施例提供的技术方案提高了疾病诊断分组的效率和准确性。CN113688854ACN113688854A权利要求书1/6页1.一种医疗数据处理方法，其特征在于，包括：获取目标病人的医疗数据；基于所述医疗数据，利用分类预测模型预测所述目标病人所属目标诊断分组类别；其中，所述分类预测模型利用样本病人对应的医疗样本数据及所属诊断分组类别预先训练获得。2.一种医疗数据处理方法，其特征在于，包括：确定样本病人的医疗样本数据及所属诊断分组类别；利用所述医疗样本数据及所述诊断分组类别，训练分类预测模型。3.一种医疗数据处理方法，其特征在于，包括：获取目标病人的医疗数据；基于所述医疗数据，利用分类预测模型预测所述目标病人所属目标诊断分组类别；根据所述目标诊断分组类别，执行相应任务处理操作；其中，所述分类预测模型利用样本病人对应的医疗样本数据及所属诊断分组类别预先训练获得。4.一种数据处理方法，其特征在于，包括：获取目标用户的医疗数据；基于所述医疗数据，利用分类预测模型预测所述目标用户所属目标诊断分组类别；其中，所述分类预测模型利用样本用户对应的医疗样本数据及所属诊断分组类别预先训练获得。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取目标用户的医疗数据包括：获取目标用户在诊疗过程中产出的病历数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取目标用户在诊疗过程中产出的病历数据包括：检测医疗数据系统在所述目标用户诊疗过程中更新所述目标用户的医疗记录时，从所述医疗数据系统中获取所述目标用户的病历数据。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取目标用户的医疗数据包括：从所述目标用户对应的病案首页中获取病案首页数据。8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述目标诊断分组类别，执行相应任务处理操作。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标诊断分组类别，执行相应任务处理操作包括：根据所述目标诊断分组类别，对所述目标用户所在医疗机构进行服务评价或者费用补偿。10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标诊断分组类别，执行相应任务处理操作包括：根据所述目标诊断分组类别，生成针对所述目标用户的诊疗建议信息。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标诊断分组类别，生成针对所述目标用户的诊疗建议信息包括：结合所述目标诊断分组类别以及所述目标用户的相关医疗属性信息，生成针对所述目2CN113688854A权利要求书2/6页标用户的诊疗建议信息。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述医疗属性信息包括所述目标用户的实际诊断结果、所在目标科室和/或当前消费信息；所述根据所述目标诊断分组类别及所述目标用户相关的医疗属性信息，生成针对所述目标用户的诊疗建议信息包括：若所述目标诊断分组类别对应的诊断结果与所述实际诊断结果不同、所述目标诊断分组类别与所述目标用户所在目标科室对应诊断分组类别不同、和/或所述目标诊断分组类别对应的消费费用与所述目标用户的当前消费费用不一致，生成针对所述目标用户的诊疗建议信息。13.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述医疗数据，利用分类预测模型识别所述目标用户所属目标诊断分组类别包括：从所述医疗数据中提取至少一个特征类型的特征数据；基于所述至少一个特征类型的特征数据，利用分类预测模型识别所述目标用户所属目标诊断分组类别。14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述从所述医疗数据中提取至少一个特征类型的特征数据包括：从诊断分类编码字典中提取与所述医疗数据相似度满足第一相似要求的第一数量个诊断分类编码，及从手术分类编码字典中提取与所述医疗数据相似度满足第二相似要求的第二数量个手术操作分类编码；基于所述第一数量个诊断分类编